日別アーカイブ: 2014年1月6日

グロースハックは、データよりも顧客目線の仮説

成果主義

顧客目線で考えた仮説は、たいてい当たっている

グロースハックっていう言葉を最近よく耳にしますね。サービスのKPI(重要視する指標)を立てて、指標をのばすための仮説を実行してサービスの規模を拡大させていく役割です。

グロースハックってデータ解析が大事とかビックデータとか云々云々なんですけど、重要KPIって普通に考えれば予測できるんですよね。

例えばFacebookのグロースハッカーだった方が、FacebookのKPIを「登録から10日以内に7人以上の友人と繋がる率」であると定めて、とにかく登録後は友達と繋がらせよう、繋がらせようとしたのです。(その指標を重視して、新規の開発を2年間止めたのだとか。)

これって、データを解析しなくても、なんとなくFacebookの使用シチュエーションを考えると予想出来ますよね。

自分がFacebookに登録する→友達がいない→フィードに何も表示されない→つまんない→放置

これを改善するために、以下【】囲み部分機能をとにかく入れたわけです。

自分がFacebookに登録する→【これあなたの友達かもよ!】→【友達を誘おうよ!】→フィードに友達になった人の情報が流れてくる→なんとなくいいね!する→フィードを見るのが習慣になる→毎日開く

ということで、KPIってデータをにらめっこしたりしなくても、特にサービス初期は、顧客目線であるていどアタリをつけて普通に考えたらいいと思うのです。(もちろんデータでの裏付けをした方が良いですが)

データなんてものは、いかようの解釈でも出来る

ちなみに、このデータの使い方というのが妙で「分かってない人を説得する用」に使われたりもします。昔とあるECサイトで「売れないんだけど、どうしたら・・・」と相談されたことがあって、データ解析云々の前にとりあえずサイトを見てみました。

答えは簡単でした。商品数が少なすぎるのです。しかも、一点ものとかじゃなくて、ある程度コモディティしている商品なのに選択肢が少なすぎてそもそも見る気がしません。自分で気づけるでしょうと思うのですが、意外とクリティカルな阻害要因が根本的であればあるほど、認めたくないようです。

データを解析する前に「そもそも商品が少なすぎるんだと思いますよ」と言ってみたのですが、納得してくれなかったので、商品ページ到達率とか離脱率とか定性調査を行ってデータをとるとか、数字を引っ張りだして説明することになりました。

しかし、経験論ですが、ここまで数値データ出してもだいたいは納得してくれないです。そもそも、数値データを見て納得してくれるようだったら、最初に自分でクリティカルな阻害要因に気づけるものです。

データなんていかようにも解釈が出来ちゃうので、データからいかに仮説を立てるか。そして、その仮説を重要度順に並べて素早くつぶしていくことが大事なのです。

ダメなプロジェクトというのは、仮説を立てることに時間を使ってしまって、この仮説が正しい、この仮説が正しくないとか議論をしているうちに時間が経って、仮説をつぶせないまま終わるパターンが多いですね。

ということで、だいたいは最初に顧客目線で考えた仮説って真実と二アリーなことが多いと思います。